7 Elektrowerkzeuge zum Erstellen von KI -Apps wie ein Profi

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Entwickler in wenigen Tagen KI -Ideen in voll funktionsfähige Apps verwandeln? Es magazine wie Magie aussehen, aber es geht darum, die richtigen Instruments clever und effizient zu verwenden. In diesem Handbuch untersuchen Sie 7 wesentliche Instruments zum Erstellen von AI -Apps, die alles von Datenvorbereitung und intelligenter Logik bis hin zu Sprachmodellintegration, Bereitstellung und Benutzeroberflächendesign optimieren. Unabhängig davon, ob Sie einen schnellen Prototyp erstellen oder eine produktionsbereite Anwendung auf den Markt bringen, kann es den Unterschied machen, zu verstehen, welche Instruments verwendet werden sollen und warum.

Instruments spielen eine zentrale Rolle bei AI -Anwendungen. Sie können als Kernkomponenten Ihrer AI -App dienen oder Schlüsselfunktionen unterstützen, die die Funktionalität verbessern. Das Integrieren von Instruments erhöht die Fähigkeit einer KI -Anwendung erheblich, genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Das folgende Diagramm zeigt den typischen Datenfluss innerhalb einer AI -Anwendung:

1. Der Benutzer beginnt mit der Eingabe von Daten (z. B. einer Abfrage).
2. Diese Eingabe fließt durch die LLM/API, die Argumentation und Inhaltserzeugung durchführt.
3. Als nächstes koordiniert die Orchestrierungsschicht Prozesse und stellt eine Verbindung zu einer Vektor -Datenbank her.
4. Schließlich interagiert der Benutzer über eine Entrance-Finish-Schnittstelle mit dem System.

Erforschen wir nun die 7 Kernwerkzeuge, mit denen heute KI -Apps erstellt werden. Während Ihr genauer Stack je nach Zielen und Vorlieben variieren kann, bietet Ihnen dieses Toolkit eine vielseitige, skalierbare Grundlage für jedes KI-gesteuerte Projekt.

Werkzeug 1: Programmiersprachen

Eine Programmiersprache ist die Grundlage eines KI -Projekts. Es definiert das Ökosystem des Projekts. Es hilft auch bei der Bestimmung der Bibliotheken, die wir in unserem Projekt verwenden werden. Einige Programmiersprachen wie Python und JavaScript bieten eine große Anzahl von Bibliotheken für die Entwicklung von AI -Anwendungen. Zu den wichtigsten Auswahlmöglichkeiten gehören Python und JavaScript.

Werkzeug 2: Sprachmodelle und API

Große Sprachmodelle (LLMs) fungieren als Gehirn in AI -Apps. Diese LLMs sind Sprachmodelle, die Fragen effektiv beantworten können, indem sie über eine Benutzerabfrage nachdenken. Die Integration dieser LLMs in Ihre KI-Anwendungen führt dazu, dass Ihre Anwendungs-Supermächte so denken und entsprechend Entscheidungen treffen können, anstatt die IF-ELSE-Bedingungen zu hartcodieren.

• Es gibt mehrere LLMs auf dem Markt, die Open Supply oder im Handel erhältlich sind. Llms wie Openai’s GPT-4OClaude Sonnet 4 und Gemini 2.5 Professional sind einige der im Handel erhältlichen LLMs.
• LAMA 4, Deepseek R1 sind einige der auf dem Markt vorhandenen Open-Supply-LLMs.
• Diese LLMs bieten Integrationsmethoden wie OpenAI -Completion -API oder Huggingface -Endpunkte, anhand derer wir diese LLMs problemlos in unsere AI -Anwendungen integrieren können.

Werkzeug 3: Selbsthosting LLMs

Wenn Sie Ihre persönlichen Daten nicht einem KI -Unternehmen aussetzen möchten. Einige Plattformen bieten Ihr lokales System Selbsthostfähigkeit. Auf diese Weise gewährleistet eine größere Kontrolle, Privatsphäre sowie Kosteneinsparungen. Plattformen wie Openllm, Ollama und VLLM bieten eine große Anzahl von Open-Supply-LLMs, die auf Ihrem lokalen System gehostet werden können. Zu den wichtigsten Plattformen für Selbsthosting von Open-Supply-LLMs gehören:

• Openllm: Ein optimiertes Toolkit, mit dem Entwickler ihre eigenen LLMs (wie Lama, Mistral) als OpenAI-kompatible API-Endpunkte mit integrierter Chat-Benutzeroberfläche hosten können.
• Ollama: Es ist bekannt, das lokale LLM -Internet hosting zu vereinfachen. Sie können es einfach installieren und einfach über Terminal- oder REST -API ausführen.
• vllm: Es ist ein Inferenzmotor von UC Berkeley. Es ist ein Hochleistungswerkzeug, das die LLM-Serviergeschwindigkeit und die Speichereffizienz stärkt.

Werkzeug 4: Orchestrierungs -Frameworks

Sie haben Ihre Instruments, verschiedene LLMs und Frameworks definiert, aber jetzt werden Sie sie alle zusammen kompilieren. Die Antwort sind Orchestrierungsrahmen. Diese Frameworks werden häufig verwendet, um verschiedene Elemente Ihrer Instruments in Ihrer KI -Anwendung zu kombinieren. Zu den Anwendungsfällen gehören die Erhöhung von Angaben, Speicherimplementierung und das Abrufen in Workflows. Einige Frameworks umfassen:

• Langchain: Es ist ein leistungsstarker Open-Supply-Rahmen für den Aufbau von LLM-Antriebsanwendungen. Es vereinfacht den vollständigen Entwicklungslebenszyklus wie Proform -Administration- und Agenten -Workflows.
• Llamaindex: Es fungiert als Brücke zwischen Ihren Daten (Datenbanken, PDFs, Dokumente) und großsprachigen Modellen zum Erstellen eines kontextbezogenen KI -Assistenten.
• Autogen: Es handelt sich um ein Open-Supply-Multi-Agent-Orchestrierungs-Framework, mit dem AI-Agenten durch asynchrone Nachrichten in einer Umgebung zusammenarbeiten können.

Lesen Sie auch: Vergleich zwischen Langchain und Llamaindex

Instrument 5: Vektordatenbanken & Abruf

Moderne AI -Anwendungen erfordern spezielle Arten von Datenbanken, um Daten zu speichern. Frühere Anwendungsdaten werden häufig als Tabelle oder Objekte gespeichert. Jetzt hat sich der Speicher geändert. AI -Anwendungen speichern hoch dichte Einbettungen, für die eine spezielle Artwork von Datenbank wie Vector -Datenbank erforderlich ist. Diese Datenbanken speichern die Einbettungen optimiert, sodass Such- oder Ähnlichkeitssuche so reibungslos wie möglich sein kann. Es ermöglicht eine reibungslose Abruf Era (LAG). Einige Vektordatenbank umfassen:

• Tannenzapfen: Es handelt sich um eine Cloud Native Vector -Datenbank, die eine optimierte und hohe Leistungsstufe für die nächste Nachbarn (ANN) im Maßstab bietet. Es verfügt über eine vollständig verwaltete Integration für semantische Suche.
• Faiss (Fb AI -Ähnlichkeitssuche): Es handelt sich um eine leistungsstarke Open-Supply-Bibliothek, die für große Clusterbildung und semantische Suche vollständig optimiert ist. Es unterstützt sowohl CPU als auch GPU, wodurch die Geschwindigkeit des Abrufs erhöht wird.
• Chromadb: Es handelt sich um eine Open-Supply-Vektordatenbank, in der der Speicher in Reminiscence betont wird, was bedeutet, dass die Einbettungen im lokalen System gespeichert werden. Es gewährleistet einen hohen Durchsatz und skalierbaren Umgang oder Einbettungen.

Werkzeug 6: UI -Entwicklungsoberflächen

Eine AI -Anwendung benötigt eine Frontend, um dem Benutzer mit seiner Komponente zu interagieren. In Python gibt es einige Frameworks, die eine Mindestmenge an Code erfordern, und Ihr Frontend ist in Minuten fertig. Diese Frameworks sind leicht zu lernen und haben bei der Verwendung viel Flexibilität. Dadurch können Benutzer visuell mit KI -Modellen interagieren. Einige Frameworks umfassen:

• Straffung: Eine Open -Supply -Python -Bibliothek, die Datenskripte in Webanwendungen mit Echtzeit -Updates, Diagrammen und Widgets umwandelt, ohne Kenntnisse über Frontend -Codierung zu kennen.
• Gradio: Es handelt sich um eine leichte Bibliothek, mit der Sie jede Funktion oder ein KI -Modell als Webanwendung mit Eingabe- und Ausgabefeldern, Dwell Sharable -Hyperlinks und einfacher Bereitstellung einwickeln können.

Lesen Sie auch: Stromlit gegen Gradio: Dashboards in Python bauen

Instrument 7: Mlops & Bereitstellung

Machine Studying Operatons (MLOPS) ist ein fortschrittliches Konzept für die Erstellung von AI -Anwendungen. Anwendungen der Produktionsstufe benötigen Daten zu Modelllebenszyklus und Überwachung. Mlops orchestrieren Sie die gesamte ML -Lebenszyle, die von der Entwicklung bis zur Überwachung der Leistung beginnt. Es schafft eine Brücke zwischen AI -Anwendungsentwicklung und seiner Bereitstellung. Es gibt einige Instruments, die diese Prozesse vereinfachen. Kernwerkzeuge und Plattformen:

• Mlflow: Es erleichtert die Experimentverfolgung, die Modelle Registrierung und erstellt einen Inferenzserver. Die Anwendung kann mit MLSERVER oder sogar FASTAPI containerisiert und bereitgestellt werden.
• Kubernetes: Es ermöglicht die Bereitstellung von KI- und ML -Anwendungen, die normalerweise in Docker -Containern verpackt sind, so dass der Bereitstellungsprozess einfacher ist, die Skalierbarkeit und Verfügbarkeit erhöht.

Lesen Sie auch: Bauen von LLM -Anwendungen mit einem schnellen Engineering

Abschluss

Mit diesem Leitfaden können Sie die richtigen Werkzeuge zum effektiven Erstellen von AI -Apps auswählen. Programmiersprachen wie Python bilden die Stiftung, indem sie die Logik und das Ökosystem der App definieren. LLMs und APIs fügen Intelligenz hinzu, indem sie Argumentation und Inhaltsgenerierung ermöglichen, während selbst gehostete Modelle mehr Kontrolle und Privatsphäre bieten. Orchestrierungsrahmen wie Langchain und Autogen helfen, Eingabeaufforderungen zu ketten, Speicher zu verwalten und Instruments zu integrieren. Vektordatenbanken wie Pinecone, Faiss und Chromadb unterstützen die schnelle semantische Such- und Stromabruf-Era. UI-Instruments wie Streamlit und Gradio machen es einfach, benutzerfreundliche Schnittstellen zu erstellen, und MLOPS-Plattformen wie MLFlow und Kubernetes verwalten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung.

Mit diesem Toolkit ist das Erstellen intelligenter Anwendungen zugänglicher als je zuvor.

Häufig gestellte Fragen

Harsh Mishra ist ein KI/ML -Ingenieur, der mehr Zeit damit verbringt, mit großen Sprachmodellen zu sprechen als mit tatsächlichen Menschen. Leidenschaft über Genai, NLP und Maschinen schlauer (damit sie ihn noch nicht ersetzen). Wenn er Fashions nicht optimiert, optimiert er wahrscheinlich seine Kaffeeaufnahme. 🚀☕